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						近日，中国农业科学院农业信息研究所生态农业信息服务研究室推出了一种基于无人机的农作物分类新模型。这一模型的特点是“轻量级”，即在确保识别精度的同时，能够大幅缩短识别时间，以适应农业生产中对实时监测的需求。这项研究成果已发表在国际期刊《遥感（Remote Sensing）》上。

近年来，随着精准农业的推广，农田的实时监测变得越来越重要，及时获取作物种类、生长状态等信息，能够帮助农业管理者更科学地决策。然而，传统的卫星遥感技术虽然覆盖面广，但经常受到天气的影响，难以提供清晰、实时的作物图像。无人机的使用弥补了这些不足，它可以灵活飞行并获取高分辨率的农作物图像，但现有的作物识别模型往往计算复杂，难以满足快速响应的需求。因此，需要一种简便高效的“轻量级”识别模型，使无人机能够快速、高效地处理数据。
信息所现有省部级重点实验室4个，包括农业农村部农业监测预警技术重点实验室、农业农村部农业大数据重点实验室、国家新闻出版署农业融合出版知识挖掘与知识服务重点实验室、农业农村部区块链农业应用重点实验室。4个全国性学术机构挂靠信息所，包括中国农学会农业图书情报、中国农学会计算机农业应用分会、中国农学会中国农业现代化研究会、中国农学会农业监测预警分会。 牵头“农业大数据与信息服务联盟”，该联盟是“国家农业科技创新联盟”框架下的专业联盟。研究所充分发挥这些学术平台的作用，紧密围绕科技创新和公益服务两大中心任务，联合同行专家开展了一系列学术和宣传培训活动，影响力不断增强。

　　国际合作方面，信息所先后与英国、加拿大、荷兰、美国、韩国、日本、俄罗斯、FAO、CABI等10多个国家和国际组织进行了农业信息科技合作，“十三五”期间签订国际信息科技合作协议20余份。信息所连续多年为我院参与APEC、G20、金砖国家等国际会议机制提供研究支撑，与WFP、FAO、IFAD、CGIAR等国际组织开展项目合作，与AGRA、FARA等区域组织建立了长效合作机制。

　　研究生培养方面，作为中国农业科学院研究生院培养单位之一，承担农业信息学科体系的教学与研究生培养工作。现有农业信息分析学、农业经济管理、农业信息管理、信息技术与数字农业4个博士学位授予点，管理科学与工程、农业经济管理、图书情报（专业硕士）、农业管理（专业硕士）、农业工程与信息技术（专业学位）5个硕士学位授予点，建立了博士后流动站。每年在读硕、博士研究生150余人，包括近10个国家的留学生。经过多年的发展，为我国农业信息与管理学科领域培养了大批优秀人才，极大地推动了农业信息学科建设与发展。

针对这一需求，研究团队在已有的轻量级模型PP-LiteSeg的基础上进行改进，优化了模型的识别效果。改进后的模型能够自动识别图像中更重要的区域，减少背景或其他干扰物的影响。例如，模型能自动排除“椒盐噪声”，即图像中无关的小杂点，让识别结果更加清晰准确。此外，改进的模型能够识别不同大小的作物区域，让无人机在不同距离拍摄时都能准确分类。实验结果显示，该模型在识别精度方面提升显著，同时计算速度快，能够更好地适应无人机的实时作业需求。与传统的深度学习模型相比，如U-Net和DeepLabV3+，新模型的处理速度和效率更高，在保持准确度的同时显著降低了计算量，特别适合农业生产中实时监测的应用。这一创新技术将帮助农业管理者更快捷地获取农作物信息，从而更好地掌握作物的种植面积、生长情况等，有助于提高农业生产的效率和科学管理水平。

未来，研究团队还计划进一步提升模型的识别能力，如结合多种类型的数据（例如多光谱或高光谱数据）以适应不同作物种类和复杂的种植环境。同时，团队还将开发一个智能数据管理平台，将无人机采集的农作物数据与地理信息系统（GIS）结合，实现作物动态监测，帮助农业管理者实时跟踪作物生长情况，为精准农业提供数据支持。

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